До недавнего времени в нефтегазовой отрасли сохранялась граница между информационными технологиями и реальным производством. Специалисты по нефтедобыче, по разработке месторождений, практически не участвовали в конференциях по ИТ. А ИТ-департаменты предприятий отрасли жили своей жизнью.
Хотя те же ERP-системы первыми пошли именно в нефтегазовую отрасль, но успеха там не имели. Как правило, ERP-решения продают с готовыми, устоявшимися бизнес-процессами. А в добыче нефти и газа все совсем не так. Идет постоянная смена технологий. Кроме того, в последние годы идут постоянные колебания в сфере продаж. «Если раньше были долгосрочные контракты, то сейчас с Украиной иногда заключаются контракты на месяц. При традиционных способах эксплуатации месторождений это смерти подобно», — считает директор департамента RedSys по работе с компаниями ТЭК Павел Миронов.
За последние два-три года ситуация кардинально изменилась. Может, на ИТ-конференции специалисты по нефтедобыче по-прежнему не ходят, но отношение к современным ИТ у них стало другим. Для производства всегда было важно качественное моделирование месторождений. Но это был процесс не быстрый. А теперь, из-за стремительно меняющихся условий, требования производства возросли, и старые медленные методы перестали устраивать производственников. Например, пришел контракт на добычу нефти на три месяца. Нужно быстро дать ответ, как это скажется на месторождении. Не произойдет ли «самозадавливание»? Не придется ли потом вкладывать массу денег, чтобы потом вернуть скважины к жизни? При традиционном подходе ответ придет через три месяца. А в идеале его нужно дать в течение дня.
Решение задачи находится в области современных информационных технологий. «Это нейронные сети, Big Data, Data Mining. Совместно с ГК „Конкорд“ мы разработали „концепцию эффективного моделирования“. Она включает в себя новые технологии работы с АСУ ТП, обработку данных in-memory, новые технологии по хранению и обработке данных, где активно применяются Big Data, NoSQL и программный комплекс по анализу и моделированию месторождений, созданный на базе пакета MATLAB», — рассказал Павел Миронов.
По его словам, используемая для управления нефтедобычей в режиме реального времени концепция Real-Time Enterprise (RTE) подразумевает, что необходимо приближать момент принятия решения к моменту прихода данных. Благодаря такому подходу предприятие получает возможность управления затратами и их оптимизации в режиме реального времени. И может сразу оценить последствия того или иного решения. Например, стоит заключать контракт по добычи нефти на месяц или нет.
Есть и другая проблема, при решении которой ведущую роль играет RTE. Из-за санкций стало практически нереально получить кредиты на разработки нефтяных месторождений на шельфе. Павел Миронов рассказал, что летом прошлого года глава «Роснефти» Игорь Сечин заявил: «Работаем со старыми месторождениями». Это подразумевает, что нужно максимальным образом выжимать все из старых месторождений.
Для этого в нефтедобывающих компаниях стали использовать системы управления заводнением, которые при минимальных затратах дают достаточно хороший эффект. «Сейчас это задача номер один», — отметил Павел Миронов. Суть подхода он проиллюстрировал на процессе выдавливания воздуха из-под наклеиваемой на смартфон пленки. Когда нажимая пальцем в разных местах на пленку, удается собрать и выдавить из-под нее остатки воздуха. В случае старого месторождения таким методом нужно согнать к скважине оставшуюся нефть (вместо пальца — закачиваемая под давлением в недра вода).
Управляя в режиме, максимально близком к реальному времени, давлением и расходом воды, можно собирать нефть вокруг скважины. Это не простая задача. Например, нужно обеспечить непрерывный фронт воды, чтобы не оставались нефтяные линзы, которые нельзя будет потом извлечь. Управляющих воздействий тоже много — это и давление, и расход воды в закачивающих скважинах, и объем добычи нефти в добывающих. Все это требует быстрого построения математической модели месторождения и выбора оптимальных управляющих воздействий.
Использование «концепции эффективного моделирования» помогло ряду компаний в России и Казахстане существенно увеличить добычу, в некоторых случаях показатель был более 100%. Эта внушительная цифра хорошо показывает огромный потенциал использования современных ИТ в реальном производстве, в том числе и в такой отрасли, как добыча нефти.
